¿A qué tipo de tecnología podría referirse la IA que se menciona a menudo en las computadoras?
Los principales contenidos de la investigación en inteligencia artificial incluyen: representación del conocimiento, razonamiento automático y métodos de búsqueda, aprendizaje automático y adquisición de conocimiento, sistemas de procesamiento de conocimiento, comprensión del lenguaje natural, visión por computadora, robots inteligentes, programación automática, etc.
La representación del conocimiento es una de las cuestiones básicas de la inteligencia artificial, y el razonamiento y la búsqueda están estrechamente relacionados con los métodos de representación. Los métodos de representación del conocimiento más utilizados incluyen: representación lógica, representación de producción, representación de red semántica y representación de marco.
El sentido común ha atraído naturalmente la atención de la gente, y la gente ha propuesto varios métodos, como el razonamiento no monótono y el razonamiento cualitativo, para expresar y procesar el sentido común desde diferentes ángulos.
El razonamiento automático en la resolución de problemas es el proceso de aplicación del conocimiento. Debido a que hay muchas formas de representar el conocimiento, también existen muchos métodos de razonamiento correspondientes. El proceso de razonamiento generalmente se puede dividir en razonamiento deductivo y razonamiento no deductivo. La lógica de predicados es la base del razonamiento deductivo. El razonamiento sobre la herencia bajo representación estructurada no es deductivo. Debido a las necesidades del procesamiento del conocimiento, en los últimos años se han propuesto diversos métodos de razonamiento no deductivo, como el razonamiento mediante mecanismos de conexión, el razonamiento analógico, el razonamiento basado en ejemplos, el razonamiento deductivo y el razonamiento restringido.
La búsqueda es un método de inteligencia artificial para la resolución de problemas. La estrategia de búsqueda determina la prioridad del conocimiento utilizado en un paso de razonamiento de la resolución de problemas. Se puede dividir en búsqueda ciega sin guía de información y búsqueda heurística guiada por el conocimiento de la experiencia. El conocimiento heurístico suele estar representado por funciones heurísticas. Cuanto más se utiliza el conocimiento heurístico, más pequeño se vuelve el espacio de búsqueda para resolver problemas. Los métodos de búsqueda heurística típicos incluyen algoritmos A*, AO*, etc. En los últimos años, la investigación sobre métodos de búsqueda ha comenzado a centrarse en problemas de búsqueda a gran escala que involucran millones de nodos.
El aprendizaje automático es otro tema importante de la inteligencia artificial. El aprendizaje automático se refiere al proceso de adquisición de nuevos conocimientos en un cierto sentido de representación del conocimiento. Según los diferentes mecanismos de aprendizaje, existen principalmente aprendizaje inductivo, aprendizaje analítico, aprendizaje por mecanismos de vinculación y aprendizaje genético.
El sistema de procesamiento del conocimiento consta principalmente de una base de conocimiento y un motor de inferencia. La base de conocimientos almacena el conocimiento requerido por el sistema. Cuando la cantidad de conocimiento es grande y hay muchas representaciones, la organización y gestión razonable del conocimiento es muy importante. El motor de razonamiento estipula los métodos y estrategias básicos para aplicar el conocimiento al resolver problemas. Durante el proceso de razonamiento, es necesario establecer una base de datos o utilizar un mecanismo de pizarra para registrar resultados o comunicarse. Si el conocimiento experto en un determinado campo (como el diagnóstico médico) se almacena en una base de conocimiento, dicho sistema de conocimiento se denomina sistema experto. Para satisfacer las necesidades de resolución de problemas complejos, los sistemas expertos únicos se están convirtiendo en sistemas de inteligencia artificial distribuida de múltiples agentes. En este momento, el intercambio de conocimientos, la cooperación entre sujetos y la generación y resolución de conflictos serán el foco de la investigación.
1. Historia de la Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial (IA) es una ciencia desafiante, y las personas que se dedican a este trabajo deben comprender los conocimientos informáticos, la psicología y la filosofía. La inteligencia artificial cubre una amplia gama de ciencias y consta de diferentes campos, como el aprendizaje automático, la visión por computadora, etc.
En términos generales, el propósito de la inteligencia artificial es hacer que las computadoras piensen como humanos. Esta no es una tarea fácil. Si quieres construir una máquina pensante, debes saber qué es el pensamiento y, además, qué es la inteligencia y cuál es su desempeño. Se puede decir ciencia.
Una familia tiene sabiduría, pero nunca se diría que un transeúnte no entiende nada y no tiene conocimiento. No te atreves a decir que un niño no tiene inteligencia, pero tampoco te atreves a decir que es inteligente para una máquina. Entonces, ¿cómo distinguir la sabiduría? Lo que decimos, lo que hacemos, nuestros pensamientos fluyen de nuestro cerebro como agua de manantial, es muy natural, pero las máquinas pueden hacerlo, entonces, ¿qué tipo de máquina es inteligente? Los científicos construyen automóviles, trenes, aviones, radios y más. Imitan las funciones de los órganos de nuestro cuerpo, pero ¿pueden imitar las funciones del cerebro humano? Hasta ahora, todo lo que sabemos es que esto que tenemos en la coronilla es un órgano formado por miles de millones de células nerviosas. Sabemos tan poco sobre esto que imitarlo es probablemente la cosa más difícil del mundo.
El científico británico Turing contribuyó a la definición de sabiduría. Una máquina es inteligente si puede pasar un experimento llamado prueba de Turing. La esencia del experimento de Turing es que cuando las personas no pueden distinguir entre el comportamiento de una máquina y el comportamiento humano sin mirar la apariencia, la máquina es inteligente. No creas que Turing pasará a la historia sólo por hacer esta contribución. Si estudias informática, sabrás que para los informáticos, ganar el Premio Turing equivale a ganar el Premio Nobel de física. En teoría, Turing sentó las bases para la creación de computadoras. Sin sus destacadas contribuciones, no habría nada parecido en el mundo, y mucho menos Internet.
Mucho antes de la llegada de las computadoras, los científicos esperaban crear máquinas que pudieran simular el pensamiento humano. En este sentido, me gustaría mencionar a otro destacado matemático y filósofo, Boole, que junto con otros destacados científicos estableció la estructura de pensamiento y los métodos de las máquinas inteligentes a través de descripciones matemáticas y precisas del pensamiento humano. creado por él.
Creo que cualquiera que haya estudiado informática estará familiarizado con el booleano. A partir de ahí se creó el álgebra booleana que aprendemos. Cuando aparecieron las computadoras, los humanos comenzaron a tener realmente una herramienta que podía simular el pensamiento humano. En los años siguientes, innumerables científicos trabajaron duro para lograr este objetivo. La inteligencia artificial ya no es dominio exclusivo de unos pocos científicos. Los departamentos de informática de casi todas las universidades del mundo estudian esta materia, y los estudiantes universitarios que estudian informática también deben realizar dicho curso. Después de incansables esfuerzos, las computadoras actuales parecen haberse vuelto muy inteligentes. Es bien sabido que las computadoras derrotaron a los humanos en la partida de ajedrez que acaba de concluir. Quizás no hayas notado que en algunos lugares las computadoras ayudan a las personas a realizar otras tareas que originalmente realizaban los humanos. Las computadoras funcionan para los humanos con su alta velocidad y precisión. La inteligencia artificial siempre ha sido un tema de vanguardia en informática, y también existen lenguajes de programación de computadoras y otros programas informáticos debido al avance de la inteligencia artificial.
Ahora los humanos han mejorado la potencia informática de las computadoras a un nivel sin precedentes, y la inteligencia artificial también liderará la tendencia del desarrollo informático en el próximo siglo. El desarrollo de la inteligencia artificial aún no es evidente debido a limitaciones teóricas, pero sin duda afectará nuestras vidas tan profundamente como la red actual.
La investigación sobre inteligencia artificial ha comenzado en todo el mundo durante mucho tiempo, pero la realización real de la inteligencia artificial debe comenzar desde el nacimiento de las computadoras. Sólo entonces los humanos podrán utilizar máquinas para realizar la inteligencia humana. La palabra inglesa AI se propuso por primera vez en una conferencia en 1956. Posteriormente se desarrolló con algunos esfuerzos científicos. El progreso de la inteligencia artificial no es tan rápido como imaginamos, porque la teoría básica de la inteligencia artificial no está completa. No podemos explicar esencialmente por qué nuestros cerebros pueden pensar, de dónde proviene este pensamiento, por qué ocurre este tipo de pensamiento, etc. Pero después de décadas de desarrollo, la inteligencia artificial está afectando la vida de las personas con su enorme poder.
Repasemos el desarrollo de los ordenadores con el desarrollo de la inteligencia artificial. En 1941 nació la primera computadora desarrollada conjuntamente por Estados Unidos y Alemania. Desde entonces, los métodos de almacenamiento y procesamiento de información se han revolucionado. Las primeras computadoras no tenían muy buena pinta. Es gordo y delicado y necesita trabajar en una habitación con aire acondicionado. Si desea que se encargue de algo, deberá volver a conectar los cables. Éste no es un trabajo fácil. Su Qiansi. Creo que los programadores ahora viven en el cielo.
Finalmente, en 1949 se inventó una computadora que podía almacenar programas. De esta forma el programa de programación se puede soldar al final, lo cual es mucho mejor. Debido a que la programación se volvió muy simple, el desarrollo de la teoría de la computación eventualmente condujo al surgimiento de la teoría de la inteligencia artificial. La gente finalmente puede encontrar una manera de almacenar información y procesarla automáticamente.
Aunque ahora parece que esta nueva máquina puede alcanzar cierta inteligencia humana, no fue hasta la década de 1950 que la gente vinculó la inteligencia humana a esta nueva máquina. Notamos al anciano con una gran barriga a su lado. Su investigación sobre la teoría de la retroalimentación finalmente lo llevó a presentar un argumento. Todos los resultados de la inteligencia humana son el resultado de la retroalimentación continua. cuerpo. Nuestros sanitarios son un ejemplo perfecto. La razón por la cual el agua no fluye continuamente es porque hay un dispositivo que detecta cambios en el nivel del agua. Si hay demasiada agua, cierre la tubería de agua, lo que implementa una retroalimentación negativa. Si incluso el equipo de nuestros baños puede implementar retroalimentación, entonces deberíamos poder usar una máquina para implementar retroalimentación, logrando así una replicación similar a una máquina de la inteligencia humana. Esta idea tuvo una gran influencia en los primeros días de la inteligencia artificial.
En 1955, Shannon y otros desarrollaron el programa teórico lógico, que era un programa con una estructura de árbol. Cuando el programa se ejecuta, busca en el árbol la rama del árbol más cercana a la posible respuesta para obtener la respuesta correcta. Se puede decir que este programa juega un papel importante en la historia de la inteligencia artificial. Ha tenido un gran impacto en la academia y la sociedad, hasta el punto de que muchos de los métodos e ideas que utilizamos ahora todavía provienen de este programa en la década de 1950.
En 1956, McCarthy (el hombre de la derecha), otro científico famoso en el campo de la inteligencia artificial, convocó una reunión para discutir la dirección futura del desarrollo de la inteligencia artificial. Desde entonces, el nombre de inteligencia artificial se ha establecido oficialmente. Esta conferencia no fue un gran éxito en la historia de la inteligencia artificial, pero brindó a los fundadores de la inteligencia artificial la oportunidad de comunicarse entre sí y allanó el camino para el desarrollo futuro de la inteligencia artificial. Después de eso, el enfoque de la inteligencia de los trabajadores comenzó a centrarse en la construcción de un sistema práctico que pudiera resolver problemas por sí solo y requería que el sistema tuviera capacidades de autoaprendizaje. En 1957, Shannon et al. desarrollaron un programa llamado General Problem Solver (GPS), que amplió la teoría de la retroalimentación de Wiener y pudo resolver algunos problemas comunes. Mientras otros científicos trabajaban arduamente para desarrollar este sistema, el científico de la derecha hizo una gran contribución. Creó el lenguaje de procesamiento de tablas LISP, que todavía utilizan muchos programas de inteligencia artificial en la actualidad. Casi se ha convertido en sinónimo de inteligencia artificial. Hasta el día de hoy, LISP sigue evolucionando.
En 1963, el MIT contó con el apoyo del gobierno de Estados Unidos y el Departamento de Defensa para realizar investigaciones sobre inteligencia artificial. El gobierno estadounidense no hizo más que mantener un equilibrio con la Unión Soviética en la Guerra Fría. Aunque este propósito es un poco explosivo, sus resultados han dado lugar a grandes avances en inteligencia artificial. Desde entonces, muchos programas han llamado la atención y el MIT desarrolló SHRDLU. En la década de 1960, los sistemas estudiantiles podían resolver problemas de álgebra y los sistemas SIR comenzaron a comprender oraciones simples en inglés. La aparición de SIR ha llevado al surgimiento de una nueva disciplina: el procesamiento del lenguaje natural. La aparición de los sistemas expertos en la década de 1970 fue un avance importante. Por primera vez se supo que los ordenadores podían sustituir a los expertos humanos. Debido a la mejora del rendimiento del hardware informático, la inteligencia artificial puede realizar una serie de actividades importantes, como análisis estadístico de datos, participación en diagnósticos médicos, etc. Como aspecto importante de la vida, comienza a cambiar la vida humana. En teoría, la década de 1970 también fue un período de gran desarrollo, cuando las computadoras comenzaron a tener un pensamiento y una visión simples. Sin embargo, en la década de 1970 nació otro lenguaje de inteligencia artificial, Prolog, que junto con LISP se convirtió casi en una herramienta indispensable para los trabajadores de la inteligencia artificial. No creas que la inteligencia artificial está lejos de nosotros. Ha entrado en nuestras vidas el control difuso, el apoyo a las decisiones, etc. Permitir que las computadoras reemplacen a los humanos en actividades intelectuales simples y liberar a los humanos para que se dediquen a otras tareas más beneficiosas es el propósito de la inteligencia artificial, pero creo que la búsqueda incesante de la verdad científica es la fuerza impulsora fundamental.
2. Campos de aplicación de la inteligencia artificial
1.
El primer gran logro de la inteligencia artificial fue un programa de juego de ajedrez.
Algunas de las técnicas aplicadas en los juegos de ajedrez, como mirar unos pasos hacia adelante y descomponer un problema difícil en varios subproblemas más sencillos, se desarrollaron en técnicas básicas de inteligencia artificial, como la búsqueda y la inducción de problemas. Los programas informáticos actuales ya pueden alcanzar niveles de campeonato en diversos juegos de ajedrez y ajedrez. Pero nunca se ha resuelto, incluidas las habilidades que los jugadores humanos tienen pero no pueden articular. Por ejemplo, la capacidad de un maestro de ajedrez para discernir una partida de ajedrez. Otra cuestión tiene que ver con el concepto original del problema, conocido en inteligencia artificial como elección de representación del problema. Las personas a menudo pueden encontrar formas de pensar acerca de un problema que faciliten la solución y resuelvan el problema. Hasta ahora, los programas de IA han podido descubrir cómo pensar en los problemas que quieren resolver, es decir, buscar en el espacio de soluciones para encontrar mejores soluciones.
2. Razonamiento lógico y demostración de teoremas.
El razonamiento lógico es una de las áreas más persistentes de la investigación de la inteligencia artificial, en la que se descubre que los métodos se centran solo en hechos relevantes en grandes bases de datos, se centran en pruebas creíbles y las revisan a medida que surge nueva información. particularmente importante. Problemas de conjeturas en matemáticas. Encontrar una prueba o refutación de un teorema requiere no sólo la capacidad de deducir a partir de suposiciones, sino que muchas tareas informales, incluido el diagnóstico médico y la recuperación de información, pueden formalizarse tanto como la demostración de un teorema. Por lo tanto, la demostración de teoremas es un tema extremadamente importante en la investigación de métodos de inteligencia artificial.
3. Procesamiento del lenguaje natural.
El procesamiento del lenguaje natural es un ejemplo típico de tecnología de inteligencia artificial aplicada en campos prácticos. Después de años de arduo trabajo, se han logrado muchos logros notables en este campo. El tema principal actual en este campo es: cómo generar y comprender un lenguaje natural basado en temas y situaciones de conversación, prestando atención a una gran cantidad de sentido común: conocimiento y expectativas del mundo. Este es un problema de codificación y decodificación extremadamente complejo.
4. Tecnología inteligente de recuperación de información.
Afectada por el rápido desarrollo de la tecnología "()*+(*), la tecnología de adquisición y refinación de información se ha convertido en un tema de investigación urgente que debe resolverse en la investigación contemporánea en ciencias de la computación y tecnología. Aplicar la inteligencia artificial tecnología para este El campo es una oportunidad y un gran avance para la aplicación generalizada de la inteligencia artificial en la práctica.
5. El sistema experto es actualmente el campo de investigación más activo y efectivo. en inteligencia artificial Es un sistema de programa con una gran cantidad de conocimiento y experiencia en un campo específico. En los últimos años, ha habido una tendencia a aplicar con éxito y eficacia la tecnología de inteligencia artificial en la investigación de "sistemas expertos" o "conocimientos". ingeniería". Con una gran cantidad de conocimientos, pueden lograr excelentes habilidades de resolución de problemas, por lo que si un programa de computadora puede incorporar y aplicar este conocimiento, también debería poder resolver problemas resueltos por expertos humanos y ayudar a los expertos humanos a encontrar errores en la Ahora se ha demostrado que los sistemas expertos han alcanzado el nivel de los expertos humanos en exploración de minerales, análisis químicos, planificación y diagnóstico médico. Un ejemplo exitoso es: el sistema de prospección descubrió un depósito de molibdeno por un valor de más de 654,38 mil millones de dólares. El sistema DENDRL ha superado el nivel de los expertos ordinarios y puede ser utilizado por cientos de personas en el análisis de estructuras químicas. Mi sistema CIN puede proporcionar recomendaciones para el diagnóstico y tratamiento de enfermedades infecciosas de la sangre y enfermedades hematológicas bacterianas. superó a los expertos en esta área.